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我也要
可通过如下方式获取相应信息进行分析定位：
1.了解出问题的环境 ：PAS的build信息、JDK版本、操作系统信息
2.PAS的启动命令需要在pas6目录执行，排查看下最近一次启动命令执行的目录是否正确
3.分析PAS的server.log日志，查找进程消失的附近时间有无异常和有没有执行stopServer停止命令，若是若无停止命令执行痕迹：
查看Linux系统的history和message文件，排查有无kill PAS进程的信息
排查有没有调用kill命令停止PAS进程的定时任务
4.查看PAS中有没有生成相关的dump文件，用于辅助定位，dump文件的生成位置
/pas6/pas/domains/domain1/config
5.查看PAS安装目录下有没有生成相关hs_err_pid.log文件和core文件，分析是不是JVM崩溃了导致PAS进程消失，若是JVM崩溃了，查找JVM崩溃的原因，做进一步处理
【原文链接】
http://doc.primeton.com/pages/viewpage.action?pageId=82156888
Ubuntu/Debian下‘dpkg锁被占用’的终极解法：不只是杀进程，还有更稳的修复命令
本文深入解析Ubuntu/Debian系统中‘dpkg锁被占用’问题的终极解决方案，不仅介绍如何安全清理锁文件，还提供重建dpkg工作环境的详细步骤。针对异常断电、磁盘错误等复杂情况，给出包括备份恢复、状态文件重建在内的专业修复命令，帮助用户彻底解决apt/dpkg进程冲突问题。
PAS启动：PAS进程突然消失的常见原因
PAS 运行一段时间后，突然发现PAS的进程不在了
CEF4Delphi实战：Delphi桌面应用嵌入Chromium内核浏览器
嵌入式浏览器是一种让原生桌面应用直接渲染Web页面的技术，其核心原理是通过框架将Chromium等现代浏览器内核封装为可编程接口，使应用窗口内能够运行HTML5、JavaScript等Web内容。对于使用Delphi开发的VCL桌面程序而言，传统IE内核控件在兼容性和性能上已难以满足需求，而基于Chromium的CEF4Delphi则提供了稳定可靠的替代方案。它既能支撑数据大屏、ECharts报表、本地离线文档等常见场景，也能灵活应对OAuth登录等第三方Web服务集成。围绕CEF4Delphi 86.0.
delphi 创建启动窗体
Delphi在启动时会首先显示一个图片，等到将所有的初始化工作全做完后该图片自动消失。为达到这一效果，建立一个示例程序。 建立一个新Application，包括两个Form，其中Form1为主窗口，Form2为要显示的图片Form，不妨将Form2的边框类型设为无，同时在Form2中加入一个TImage类的构件Image1，Align属性为Client，AutoSize设为T
Delphi控件包安装与排错：从KonopkaControls的BPL/DPK机制说起
在Delphi开发中，集成第三方控件库是提升界面效率与可维护性的常见手段，但安装与加载过程常因对IDE工作机制理解不足而陷入困境。BPL（运行时包）与DPK（包工程）构成了Delphi组件系统的核心，设计期包需正确引用运行期包并注册到组件面板，才能被IDE稳定加载。实际工程中，控件“装好又消失”多半源于路径变更、版本冲突、注册表残留或权限限制，而zip文件完整性（如EOCD缺失）也是被忽视的典型诱因。从VCL界面升级到老项目维护，理解这些原理能显著降低环境类故障排查成本。本文以经典VCL控件集Konopka
LLM大模型-vLLM本地部署全流程：Windows WSL2环境安装、HuggingFace与Modelscope模型加载与本地运行、Docker化部署与镜像分发
vLLM本地部署大模型方案 vLLM是一款高性能大模型推理引擎，通过PagedAttention技术显著提升吞吐量和内存效率，支持低成本、高并发的本地部署。 核心优势： 性能卓越：吞吐量远超同类方案，支持连续批处理等高级功能 成本优化：减少GPU服务器需求 兼容性强：提供类OpenAI的简洁API 部署步骤： 硬件准备：需NVIDIA GPU（如A100/3090），显存≥模型参数量×2（7B模型需14GB） 软件环境： Linux系统或Windows WSL2 安装CUDA 12.1+和Python 3.
crond守护进程实现定时监控某进程占有内存的大小
1)添加计划任务 crontab -e会使用某个编辑器打开某个文件，然后在内输入需要执行的计划任务，保存后在/var/spool/cron/crontabs/下会出现以用户名命名的文件 2)计划任务如何添加 该文件中每行都包括六个域，其中前五个域是指定命令被执行的时间，最后一个域是要被执行的命令。 每个域之间使用空格或者制表符分隔。格式如下： minute hour da...
TCP三次握手，四次挥手的全过程，为什么需要三次握手，四次挥手
文章目录TCP介绍三次握手四次挥手滑动窗口拥塞避免算法 TCP介绍 三次握手 四次挥手
CentOS 7 系统管理核心：计划任务、进程调度、文件系统实战
本篇系统梳理 CentOS 7 运维中的高频核心知识点，涵盖 crontab 定时任务、进程优先级调度、磁盘挂载卸载与文件检索四大模块。定时任务部分详解用户级与系统级 crontab 配置、`%` 转义坑点及实战案例；进程调度部分对比实时调度（RR/FIFO）与非实时调度（nice/renice/chrt）两套优先级体系；磁盘管理部分覆盖块设备基础、空间查看、mount/umount 挂载卸载及 target busy 故障处理；文件检索部分对比 locate 与 find 的原理、速度、实时性与适用场景。
UniApp X 网络请求避坑指南：从 JS 到 UTS 的 JSON 数据处理全解析
摘要：UniAppX开发中处理JSON数据时，UTS强类型特性要求开发者改变JS习惯。本文对比两种主流方案：1）UTSJSONObject通过keypath访问数据，兼容JS但缺乏类型提示；2）type+泛型方案，通过定义数据类型实现强类型校验和智能提示，推荐用于固定数据结构。文章详细演示了两种方式的具体实现、转换方法及实战案例，并提供了类型定义技巧和注意事项，帮助开发者编写更稳定高效的跨平台应用。
Unity手游优化实战：用GPU Instancing把草地渲染的DrawCall从8000降到20（附完整Shader）
本文详细介绍了Unity手游中利用GPU Instancing技术优化草地渲染的实战方法，将DrawCall从8000降至20。通过Shader改造和性能优化技巧，开发者可以在移动端实现高效渲染，显著提升游戏性能。文章包含完整的Shader代码和优化策略，适合Unity开发者学习应用。
解决kibana启动的时候，Kibana server is not ready yet
我安装的是 elsticsearch7.9.2 kibana7.9.2 wazuh 3.13.2 filebeat 3.13.2 我的解决步骤是：（作为改错记录） 1、确定JDK版本:JDK1.8以上，最好JDK11（我的是1.8，目前是可以用的，需要11版本的可以从链接下载） 链接: https://pan.baidu.com/s/1EYtj3d8OboJDjypoTLdLog 提取码: y2jn 2、修改elsaticsearch 和 kibana 的配置 如下： 1）# ...
Cursor生成JAVA相关的关键词提示规则
你是 Java 编程、Spring Boot、Spring Framework、Maven、JUnit 及相关 Java 技术的专家。在项目根目录创建一个.curstorrules文件（注意有个小数点），之后在该文件内填入下面内容。始终遵循 SOLID 原则，保持高内聚低耦合的 Spring Boot 应用设计。Java 和 Spring Boot 使用规范。Spring Boot 具体规范。
TES5Edit终极指南：简单几步解决MOD冲突打造完美天际世界
TES5Edit是一款专为《上古卷轴5：天际》设计的免费开源MOD编辑工具，由Elminster开发并由Sharlikran、Zilav和Hlp团队持续维护优化。这款工具不仅能帮助玩家轻松编辑游戏数据文件，更能彻底解决MOD冲突问题，让你的天际冒险体验更加完美。 ## 🎯 当MOD冲突来袭：你的天际世界正在崩溃 安装多个MOD后，你是否遇到过这些问题： - NPC突然消失不见，关键任务无法推
系统架构设计师重难点知识脑图
大家都知道现在的软考自从变成机考后，越来越难了，教程上的内容不仅全还细，几乎任何内容都有可能考，出题老师主打一个出其不意，比如2024年5月考试，连UML时序图的片段都考，这。软件工程、系统架构基础知识、系统质量属性与架构评估、软件架构的演化和维护、信息系统架构设计、层次式架构设计、云原生架构设计、面向服务架构设计、安全架构设计、大数据架构设计等。所以对于教程上的任何知识点，都需要去记忆。因此我在这里制作了一个脑图，将所有知识点集中在一个脑图中，通过首词组句法，记忆背诵，通过一个个的展开节点，加强记忆。
微信小程序启用蓝牙设备特征值变化时的notify功能
注意：这里的serviceUUID、notifyCharacteristicUUID 我会在后面写入数据时做重点说明。isNotifyBLECharacteristic:false, //是否启用蓝牙设备服务特征 notify。二、启用蓝牙设备特征值变化时的notify功能。下一篇 将继续介绍 微信小程序蓝牙设备写入数据。
如何三步消除《植物大战僵尸》黑边：PvZWidescreen 宽屏模组完整上手指南
升级显示器本来是件开心的事，但当你把《植物大战僵尸》全屏打开时，笑容会瞬间凝固——画面缩在屏幕正中央，两侧是两道刺眼的黑边。这正是 PvZWidescreen 这个开源宽屏模组要解决的痛点：让这款 2009 年的经典塔防游戏在现代宽屏显示器上无黑边、不变形地完整铺满整个屏幕。 好消息是，这套方案上手极其简单。不需要改注册表、不需要碰游戏本体文件，跟着下面的步骤走，五分钟就能跑通。 ## 三分钟
2024年12月中国电子学会青少年软件编程（Python）等级考试试卷（五级）答案 + 解析
2024年12月中国电子学会青少年软件编程（Python）等级考试试卷（五级）答案 + 解析
wordpress启动_使用WordPress上下文帮助屏幕启动并运行
wordpress启动Developers work hard building plugins and themes that benefit users. Whether it’s an eCommerce system, booking plugin or gallery showcase for example, there’s a dedicated developer or two t...
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
植物大战僵尸宽屏教程：PvZWidescreen 如何让老游戏在 16:9 显示器上彻底告别黑边
PvZWidescreen 是一款用 Rust 编写的《植物大战僵尸》宽屏模组。它不修改任何游戏文件，而是在游戏启动瞬间通过内存补丁重排全部界面坐标，让 16:9 乃至更宽显示器上的黑边消失，战场、菜单与花园全面横向扩展。读完本文，你会明白它为什么比"强制拉伸"更聪明，以及如何用几分钟亲手编译体验。 ## 一台新显示器，暴露了一个十年老问题 把 2009 年的《植物大战僵尸》装进现代 16:9
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Plone 4教职员目录重建：放弃老旧插件，拥抱Dexterity原生开发
内容管理系统（CMS）中的目录功能，本质是结构化数据建模、关系管理与语义化搜索的综合实践。其底层依赖于内容类型框架、元数据索引机制和权限模型三大支柱。在Plone等强架构耦合型CMS中，版本升级常引发API废弃、依赖断裂与行为失配，典型如Plone 3到4的Zope 2内核重构与Archetypes向Dexterity迁移。此时，强行兼容老旧插件（如FacultyStaffDirectory）不仅技术风险高，更导致长期维护成本激增；而采用Plone 4原生Dexterity内容类型配合plone.app.q
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
告别“设备正在使用中“：USB-Disk-Ejector 免费便携的U盘安全弹出终极方案
开会前两分钟，你伸手去拔 U 盘，屏幕上却弹出"该设备正在使用中"，关文件、关窗口、重启资源管理器统统没用——这种尴尬，你遇到过吗？如果有，一款免费开源的小工具 **USB-Disk-Ejector** 就是为你准备的：它专门负责 U 盘、Firewire 移动硬盘和记忆卡的快速安全弹出，是 Windows 自带"安全删除硬件"对话框的最佳平替。 ## 一句话说清：它是谁，能解决什么 USB-
解决树莓派zero wh安装respeaker声卡后不断发出英文语音问题
树莓派zerowh respeaker声卡 安装 意外 声音
【Clickhouse】CLICKHOUSE几个常见问题处理以及常用命令（持续更新）
@TOC 删除旧集群表后重建，5分钟左右出现zk中该表的配置文件消失的情况 网上的解决方案测试后无效 网上案例 确认metadata和data下无该表数据。 确认zk中无该表数据。 重建表后5分钟左右配置文件消失，但metadata和data下有该表（日志中会出现 No node, path）。此时该表形同虚设，无法正常使用。 标记该问题为bug，可能部分数据存在于缓存中导致无法重建 解决方案： 更换表名后，zk中该表的配置文件不会消失。通过此方式解决该问题。需谨慎使用。 如何处理socket_ti
Android 8.0新特性适配测试报告来啦！
转自：http://wetest.qq.com/lab/view/341.html?from=adsout_qqtips_past2_341&sessionUserType=BFT.PARAMS.240078.TASKID&ADUIN=1003389587&ADSESSION=1508901419&ADTAG=CLIENT.QQ.5539_.0&ADPUBNO=26730 奥利奥好吃吗？An
USB安全弹出工具终极指南：告别“设备正在使用“的烦恼
USB-Disk-Ejector是一款专为Windows用户设计的免费开源USB安全弹出工具，它能彻底解决传统"安全删除硬件"功能的各种痛点。这款轻量级程序能够快速、可靠地弹出USB磁盘、Firewire硬盘和记忆卡，为您提供了一种高效便携的替代方案。无论您是日常办公还是专业用户，USB-Disk-Ejector都能显著提升您的设备管理效率，让USB设备安全管理变得前所未有的简单直观。 ## 为
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